package 中等.数学;

import java.util.Arrays;

/**
 * 现有一份 n + m 次投掷单个 六面 骰子的观测数据，骰子的每个面从 1 到 6 编号。
 * 观测数据中缺失了 n 份，你手上只拿到剩余 m 次投掷的数据。幸好你有之前计算过的
 * 这 n + m 次投掷数据的 平均值 。
 * 给你一个长度为 m 的整数数组 rolls ，其中 rolls[i] 是第 i 次观测的值。同时给
 * 你两个整数 mean 和 n 。
 * 返回一个长度为 n 的数组，包含所有缺失的观测数据，且满足这 n + m 次投掷的 平均
 * 值 是 mean 。如果存在多组符合要求的答案，只需要返回其中任意一组即可。如果
 * 不存在答案，返回一个空数组。
 * k 个数字的 平均值 为这些数字求和后再除以 k 。
 * 注意 mean 是一个整数，所以 n + m 次投掷的总和需要被 n + m 整除。
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/find-missing-observations
 */
public class 找出缺失的观测数据_2028 {

    public static void main(String[] args) {

        int[] rolls = {3, 2, 4, 3};
        System.out.println(Arrays.toString(missingRolls2(rolls, 4, 2)));

    }


    /**
     * 可以通过计算得出n数组的总和
     * <p>
     * 接下来就是看n个数能不能正好凑成nSum，数的范围是1-6
     * 在不超出范围的情况下
     * 例如 nSum=21 n=4
     * 那么我们先每个位置先填充 21/4=5 ,剩下的1遍历给第一个位置
     */
    public static int[] missingRolls(int[] rolls, int mean, int n) {
        int nSum = (n + rolls.length) * mean - Arrays.stream(rolls).sum();  // 流运算时间复杂度高
        if (nSum < n || nSum > n * 6) {  //n数组每个位置最小是1，最大是6
            return new int[0];
        }
        int[] ans = new int[n];
        int nMin = nSum / n;
        Arrays.fill(ans, nMin);
        for (int i = 0; i < nSum - nMin * n; i++) {
            ans[i]++;
        }
        return ans;
    }

    public static int[] missingRolls2(int[] rolls, int mean, int n) {
        int nSum = (n + rolls.length) * mean;
        for (int roll : rolls) {
            nSum -= roll;
        }
        if (nSum < n || nSum > n * 6) {  //n数组每个位置最小是1，最大是6
            return new int[0];
        }
        int[] ans = new int[n];
        int nMin = nSum / n;
        int nMaxCount = nSum % n;  //有nMaxCount个位置比最小值大1
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            ans[i] = i < nMaxCount ? nMin + 1 : nMin;
        }
        return ans;
    }

}
